초록 ▼

연구개요
화재는 조기에 발견하여 차단할 경우 경제적 손실을 줄일 수 있으며, 소중한 생명을 보호할 수 있다. 현재 설치된 화재 감지 시스템은 센서(온도, 습도, 연기) 기반이므로 반응 속도가 느리다. 본 연구에서는 소형 비전 기기를 이용한 연기와 불꽃 감지 및 알람 시스템을 연구한다. 소형화 시스템에서 딥러닝을 구현하기 위해 모비디우스 스틱을 사용한다. 연기와 불꽃을 검출하기 위해 기존의 머신 방법보다 성능이 우수한 딥러닝(Deep Learning) 방법을 적용하였다. 그리고 소형화를 위해 라즈베리파이와 파이 카메라를 이용하여

연구개요
화재는 조기에 발견하여 차단할 경우 경제적 손실을 줄일 수 있으며, 소중한 생명을 보호할 수 있다. 현재 설치된 화재 감지 시스템은 센서(온도, 습도, 연기) 기반이므로 반응 속도가 느리다. 본 연구에서는 소형 비전 기기를 이용한 연기와 불꽃 감지 및 알람 시스템을 연구한다. 소형화 시스템에서 딥러닝을 구현하기 위해 모비디우스 스틱을 사용한다. 연기와 불꽃을 검출하기 위해 기존의 머신 방법보다 성능이 우수한 딥러닝(Deep Learning) 방법을 적용하였다. 그리고 소형화를 위해 라즈베리파이와 파이 카메라를 이용하여 물체가 검출되면 모바일 폰에 알림 신호를 보내는 시스템연구이다.

연구 목표대비 연구결과
초소형 비전기기를 이용한 화재 초기 감지 및 결과를 모바일 폰에서 알람 신호를 받을 수 있는 시스템을 연구하였다. 본 연구의 목표대비 연구 결과는 아래와 같다.
1) 초기 화재 진압을 위한 연기 및 불꽃 감지 CNN을 이용한 알고리즘 연구
2) 범용적이며 최적화된 연기와 화재의 후보 영역 검출 알고리즘 개발 연구
(프레임 차를 이용한 Structured Similarity와 Root Mean Square를 이용한
연기와 불꽃 후보 영역을 검출 하였다.)
3) 초소형 비전기기 시스템과 모바일 사이의 통신 프로토콜 연구
(라즈베리파이와 모바일 사이의 블루투스 통신 연구)
4) 연기와 화재 영상 데이터베이스 설계 연구
(20편의 동영상 촬영, 레이블링 연구)
5) 딥러닝을 이용한 물체 영상 자동 학습기 연구
(Faster R-CNN을 이용한 물체 검출 연구)

연구개발결과의 중요성
본 연구는 화재 감지 시스템의 소형화와 휴대폰 알림 시스템 연구이다. 연구 결과를 통해 블루투스 네트워크가 가능한 장소에서 화재 감지 시스템의 구현이 가능할 것이다. 연구 결과의 중요성은 다음과 같다.
1) 실시간 화재 조기 감지 및 소중한 생명과 귀중한 재산 보호 가능.
2) 사용자 편리 위주 및 센서들와 CCTV보다 저가격으로 설치 가능.
3) 화재와 연기 그리고 화재가 아닌 영상의 기초 데이터베이스 확보가 되어 향후 화재와 관련된 연구의 표준자료가 될 수 있다.
4) 중⋅소형 가게는 화재와 침입자 감시카메라 기능을 복합으로 사용하는 것이 가능하므로 경제적으로 절약이 가능.
5) 이 시스템은 화재를 발생시킬 수 있는 요소가 많고 센서 등의 설치가 어려운 작업장의 경우 조기 화재 차단에 효과가 있을 것이다.
6) 독거노인 및 약자 모니터링 시스템에도 응용이 가능하다.
7) 군용 야전 부대의 침입자 및 화재 감지에도 사용될 수 있다.
8) 큰 공장이나 건물에서 ONVIF 카메라를 이용한 감시체계 구축 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 6
• 4. 참고문헌 ... 7
• 5. 연구성과 ... 8
• 끝페이지 ... 8